mySQLyog 建立表格时引擎的选择与区别

MyISAM

 

　　它不支持事务，也不支持外键，尤为是访问速度快，对事务完整性没有要求或者以SELECT、INSERT为主的应用基本均可以使用这个引擎来建立表。
每一个MyISAM在磁盘上存储成3个文件，其中文件名和表名都相同，可是扩展名分别为：

• .frm(存储表定义)
• MYD(MYData，存储数据)
• MYI(MYIndex，存储索引)

　　数据文件和索引文件能够放置在不一样的目录，平均分配IO，获取更快的速度。要指定数据文件和索引文件的路径，须要在建立表的时候经过DATA DIRECTORY和INDEX DIRECTORY语句指定，文件路径须要使用绝对路径。
　　每一个MyISAM表都有一个标志，服务器或myisamchk程序在检查MyISAM数据表时会对这个标志进行设置。MyISAM表还有一个标志用来代表该数据表在上次使用后是否是被正常的关闭了。若是服务器觉得当机或崩溃，这个标志能够用来判断数据表是否须要检查和修复。若是想让这种检查自动进行，能够在启动服务器时使用--myisam-recover现象。这会让服务器在每次打开一个MyISAM数据表是自动检查数据表的标志并进行必要的修复处理。MyISAM类型的表可能会损坏，可使用CHECK TABLE语句来检查MyISAM表的健康，并用REPAIR TABLE语句修复一个损坏到MyISAM表。
　　MyISAM的表还支持3种不一样的存储格式：

• 静态(固定长度)表
• 动态表
• 压缩表

　　其中静态表是默认的存储格式。静态表中的字段都是非变长字段，这样每一个记录都是固定长度的，这种存储方式的优势是存储很是迅速，容易缓存，出现故障容易恢复；缺点是占用的空间一般比动态表多。静态表在数据存储时会根据列定义的宽度定义补足空格，可是在访问的时候并不会获得这些空格，这些空格在返回给应用以前已经去掉。同时须要注意：在某些状况下可能须要返回字段后的空格，而使用这种格式时后面到空格会被自动处理掉。
　　动态表包含变长字段，记录不是固定长度的，这样存储的优势是占用空间较少，可是频繁到更新删除记录会产生碎片，须要按期执行OPTIMIZE TABLE语句或myisamchk -r命令来改善性能，而且出现故障的时候恢复相对比较困难。
　　压缩表由myisamchk工具建立，占据很是小的空间，由于每条记录都是被单独压缩的，因此只有很是小的访问开支。 

 

 

InnoDB

InnoDB是一个健壮的事务型存储引擎，这种存储引擎已经被不少互联网公司使用，为用户操做很是大的数据存储提供了一个强大的解决方案。个人电脑上安装的MySQL 5.6.13版，InnoDB就是做为默认的存储引擎。InnoDB还引入了行级锁定和外键约束，在如下场合下，使用InnoDB是最理想的选择：

1.更新密集的表。InnoDB存储引擎特别适合处理多重并发的更新请求。
2.事务。InnoDB存储引擎是支持事务的标准MySQL存储引擎。
3.自动灾难恢复。与其它存储引擎不一样，InnoDB表可以自动从灾难中恢复。
4.外键约束。MySQL支持外键的存储引擎只有InnoDB。
5.支持自动增长列AUTO_INCREMENT属性。

通常来讲，若是须要事务支持，而且有较高的并发读取频率，InnoDB是不错的选择。

MEMORY

使用MySQL Memory存储引擎的出发点是速度。为获得最快的响应时间，采用的逻辑存储介质是系统内存。虽然在内存中存储表数据确实会提供很高的性能，但当mysqld守护进程崩溃时，全部的Memory数据都会丢失。得到速度的同时也带来了一些缺陷。它要求存储在Memory数据表里的数据使用的是长度不变的格式，这意味着不能使用BLOB和TEXT这样的长度可变的数据类型，VARCHAR是一种长度可变的类型，但由于它在MySQL内部当作长度固定不变的CHAR类型，因此可使用。

通常在如下几种状况下使用Memory存储引擎：

1.目标数据较小，并且被很是频繁地访问。在内存中存放数据，因此会形成内存的使用，能够经过参数max_heap_table_size控制Memory表的大小，设置此参数，就能够限制Memory表的最大大小。

2.若是数据是临时的，并且要求必须当即可用，那么就能够存放在内存表中。

3.存储在Memory表中的数据若是忽然丢失，不会对应用服务产生实质的负面影响。

Memory同时支持散列索引和B树索引。B树索引的优于散列索引的是，可使用部分查询和通配查询，也可使用<、>和>=等操做符方便数据挖掘。散列索引进行“相等比较”很是快，可是对“范围比较”的速度就慢多了，所以散列索引值适合使用在=和<>的操做符中，不适合在<或>操做符中，也一样不适合用在order by子句中。

 

注：通常的时候咱们都选择InnoDB